肖珍龙 副教授 信息学院
从事图信号处理、非线性信号处理和分布式优化研究，发表IEEE汇刊论文10余篇。
叶绍干 副教授 萨本栋微米纳米科学技术研究院
厦大南强青拔（B类）、福建省优青，长期从事流体动力元件动力学及振动控制研究，主持国家自然科学基金面上项目、基础加强子课题、国家重点研发计划子课题等10余项，发表高水平论文20余篇，授权发明专利15项。
涂晓彤 助理教授 信息学院
长期从事工业智能诊断、信号处理研究，累计主持包括国家青年基金等项目6项，发表CCF以及IEEE汇刊论文20余篇。
面向落地应用环境下的时间序列分析与大模型研究
国家《新一代人工智能发展规划》战略目标指出人工智能产业需进入智能制造、国防建设价值链高端，而时间序列分析广泛存在于电子对抗、故障诊断等场景，使用前沿的AI技术提升算法的性能对于落地应用具有重要意义。然而，目前时间序列分析具有如下特点：1）行业应用领域无法采集各种场景数据、标注数据稀缺，而实际应用需要系统能够应对不同的下游任务；2）时间序列智能处理系统往往要求部署于计算资源受限终端上。因而，研究对标注数据依赖性较低的高效的、可以部署到低成本终端上的机器学习方法逐渐成为研究热点。为此，团队拟针对时间序列分析极其在电子对抗、故障诊断领域，研究利用大语言模型强大的泛化外推能力，提升模型在多种场景（预测、分类、异常检测等）下的鲁棒性；拟开展时序大模型的领域任务适配研究，减少冗余参数，提升推理速度。
在基础理论研究方面，团队近5年在机器学习相关领域发表论文多篇，其中TPAMI、IJCV、TIP、CVPR等CCF A类论文40余篇，TSP、IEEE TNNLS等著名期刊发表论文数20余篇，获得Signal Processing期刊2020年度唯一最佳论文奖，负责人的Google引用率13000+，4篇论文的Google引用500+，超过百次的近20篇。在应用方面，主持JF基础加强课题、国家自然科学基金重点项目子课题、面上项目等项目10余项。
1.招生范围：人工智能、计算机科学与技术、软件工程、信息与通信工程、数学等相关专业全日制本科毕业生及硕士毕业生；
2.语言要求：英语6级或雅思6.0及以上；
3.其他要求：具有较好的数学基础及扎实的编程能力，有相关研究经验优先考虑。
招生联系老师及联系邮箱：
丁兴号，dxh@xmu.edu.cn;
叶绍干：shaoganye@xmu.edu.cn；
肖珍龙：zlxiao@xmu.edu.cn；
涂晓彤：xttu@xmu.edu.cn
